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		<title>代理池/影评分析系统</title>
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			<!-- Header -->
				<div id="header-wrapper">
					<header id="header" class="container">

						<!-- Logo -->
							<div id="logo">
								<h1><a href=".">影评系统</a></h1>
								<span>by 何康健</span>
							</div>

						<!-- Nav -->
							<nav id="nav">
								<ul>
									<li><a href=".">Welcome</a></li>
									<li><a href="/proxypool">代理池</a></li>
									<li class="current"><a href="/wordcloud">数据分析</a></li>
									<li><a href="/analysis">情感分析</a></li>
								</ul>
							</nav>
							{% for jsfile_name in script_list %}
								<script src="{{ host }}/{{ jsfile_name }}.js"></script>
							{% endfor %}
					</header>
				</div>

			<!-- Main -->
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						<div class="row gtr-200">
							<div class="col-4 col-12-medium">
								<div id="sidebar">

									<!-- Sidebar -->
										<section>
											<h3>项目介绍</h3>
											<p>
												数据分析模块将对所爬取电影数据和评论数据进行分析，利用Pandas数据分析工具库对数据进行检查、
												处理缺失数据、添加默认值、删除不完整的行、删除不完整的列、规范化数据类型、必要的转换、
												重命名列名、保存处理结果。利用jieba中文分词工具库对每条影评进行分词、设置停用词、生成结果列表。
												利用pyecharts图表工具库进行数据可视化，生成影评词云、柱状图、饼图、矩形树图、世界地图等等。
											</p>
										</section>

										<section>
											<h3>快速跳转</h3>
											<ul class="style2">
												<li><a href="#pic1">各国电影发行量</a></li>
												<li><a href="#pic2">影评词云</a></li>
												<li><a href="#pic3">各年份电影发行量</a></li>
												<li><a href="#pic4">各年类型电影比例</a></li>
												<li><a href="#pic5">演员热度</a></li>
											</ul>
										</section>

								</div>
							</div>
							<div class="col-8 col-12-medium imp-medium">
								<div id="content">

									<!-- Content -->
										<article>
											<h2 id="pic1">各国电影发行量</h2>
											<img src="{{ url_for('static', filename='images/demo07.png') }}" alt="" width=100% height=100%>
											<p>通过Pandas处理后返回TOP500中所有影片发行国家字段，
												使用python的split方法按“，”分割国别字段（爬虫时把每部电影的所有国别用逗号分割保存为一个字段），
												然后再次使用DataFrame的groupby方法分组统计每个国别的数量，最后利用pycharts生成世界地图</p><br><hr>

											<h2 id="pic2">影评词云</h2>
											<img src="{{ url_for('static', filename='images/demo01.png') }}" alt="" width=100% height=100%>
											<p>通过Pandas处理后返回影评数据，在利用jieba进行中文分词，统计分词结果频率，并利用WordCloud生成每部影片的影评词云</p><br><hr>

			
											<h2 id="pic3">各年份电影发行量</h2>
											<img src="{{ url_for('static', filename='images/demo08.png') }}" alt="" width=100% height=100%>
											<p>通过Pandas中DataFrame的groupby方法计算TOP500电影中各年份电影的发行数量，并利用pycharts生成柱状图</p><br><hr>

											<h2 id="pic4">Top500电影类型统计</h2>
											<img src="{{ url_for('static', filename='images/demo02.png') }}" alt="" width=100% height=100%>
											<p>通过Pandas中DataFrame的groupby方法计算TOP500电影中各类型数量，并利用pycharts生成饼图</p><br><hr>


											<h2 id="pic5">演员热度</h2>
											<img src="{{ url_for('static', filename='images/demo03.png') }}" alt="" width=100% height=100%>
											<p>通过Pandas处理后返回TOP500影片中所有演员字段，
												使用python的split方法按“，”分割演员字段（爬虫时把每部电影的所有演员用逗号分割保存为一个字段），
												然后再次使用DataFrame的groupby方法分组统计演员出演电影的数量，最后利用pycharts生成矩形树图</p>
										</article>

								</div>
							</div>
						</div>
					</div>
				</div>

			<!-- Footer -->
				<div id="footer-wrapper">
					<footer id="footer" class="container">
						<div class="row">
							<div class="col-12">
								<div id="copyright">
									<ul class="menu">
										<li>&copy; 何康健. All rights reserved</li>
									</ul>
								</div>
							</div>
						</div>
					</footer>
				</div>

			</div>

		<!-- Scripts -->

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